package study.数据结构.非线性结构.树.二叉排序树;

/*
    二叉树的问题分析
        1、二叉树需要加载到内存，如果二叉树的节点少，没有什么问题，但是如果二叉树的节点很多（比如一亿个）
        ，则会出现下列问题
        2、问题1：再构建二叉树时，需要多次进行i/o操作（海量数据存在数据库或文件中），节点海量，构建二叉树时
        速度有影响
        3、问题2：节点海量，也会造成二叉树的高度很大，会降低操作速度
 */
public class BinarySortTreeDemo {

    public static void main(String[] args) {
        int arr[] = {7, 3, 10, 12, 5, 1, 9, 2};
//        int arr[] = {};
        BinarySortTree binarySortTree = new BinarySortTree();
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            binarySortTree.add(new Node(arr[i]));
        }
        binarySortTree.indexOrder();
        binarySortTree.delNode(11);
        binarySortTree.indexOrder();
    }
}

//创建二叉排序树
class BinarySortTree {
    private Node root;

    //查找要删除的节点
    public Node search(int value) {
        if (root == null) {
            return null;
        } else {
            return root.search(value);
        }
    }

    //查找要删除节点的父节点
    private Node searchParent(int value) {
        if (root == null) {
            return null;
        } else {
            return root.searchParent(value);
        }
    }

    /**
     *   获得删除节点的右子树中的最小节点  且删除它
     * @param node  传入的节点（当作二叉排序树的根节点）
     * @return  返回的是以node为根节点的二叉排序树的最小节点的值
     */
    private int delRightTreeMin(Node node){
        Node target = node;
        //循环的查找node的左子节点，直到找到最小的节点  （因为左边小于根节点）
        while (target.left!=null){
            target = target.left;
        }
        //这时target就指向了最小节点   删除最小节点
        delNode(target.value);
        return target.value;
    }

    //删除节点
    public void delNode(int value) {
        if (root == null) {
            System.out.println("链表为空，不能删除");
            return;
        } else {
            //先找到需要删除的节点
            Node target = search(value);
            //如果没有找到要删除的节点，就返回
            if (target == null) {
                System.out.println("链表中没有此节点");
                return;
            }
            //如果当前这颗二叉树排序树  只有一个节点。上面代码执行了代表找到了需要删除的节点，且刚好是root
            if (root.left == null && root.right == null) {
                root = null;
                return;
            }
            //去找到targetNode的父节点
            Node parent = searchParent(value);
            //  第一种情况:如果要删除的节点是叶子节点
            if (target.left == null && target.right == null) {  //说明target是叶子节点
                //判断target是父节点的左子节点  还是右子节点
                if (parent.left != null && parent.left.value == target.value) {
                    //target是父节点的左子节点
                    parent.left = null;
                } else if (parent.right != null && parent.right.value == value) {
                    //target是父节点的右子节点
                    parent.right = null;
                }
            } else if (target.left != null && target.right != null) {
                //  第三种情况： 如果要删除的节点  有两颗子树
                int rightMin = delRightTreeMin(target.right);
                target.value = rightMin;

                //或者找到左字节的最大节点， 用它替换掉要删除的节点  然后删除掉它
            } else {
                //剩下的  就是第二种情况：  删除的节点  有一颗子树
                //如果要删除的节点有左子节点
                if (target.left != null) {
                    if (parent==null){
                        //当树中只剩两个节点，刚好是一个有一颗子树的树，需要判断删除的节点是否有parent
                        root = target.left;
                    }else {
                        //如果target是parent的左子节点
                        if (parent.left.value == value){
                            parent.left = target.left;
                        }else {
                            //说明target是parent的右子节点
                            parent.right = target.left;
                        }
                    }
                }else {
                    //当树中只剩两个节点，刚好是一个有一颗子树的树，需要判断删除的节点是否有parent
                    if (parent==null){
                        root = target.right;
                    }else {
                        //说明要删除的节点有右子节点
                        //如果target是parent的左子节点
                        if (parent.left.value == value){
                            parent.left = target.right;
                        }else {
                            //说明target是parent的右子节点
                            parent.right = target.right;
                        }
                    }
                }
            }


        }
    }


    //添加节点的方法
    public void add(Node node) {
        if (root == null) {
            root = node;  //如果root为空  直接让root指向node
        } else {
            root.add(node);
        }
    }

    //中序遍历
    public void indexOrder() {
        if (root != null) {
            root.indexOrder();
        } else {
            System.out.println("当前二叉排序树为空，不能遍历");
        }
    }
}

//创建Node节点
class Node {

    int value;
    Node left;
    Node right;

    public Node(int value) {
        this.value = value;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Node{" +
                "value=" + value +
                '}';
    }

    //查找要删除的节点
    public Node search(int value) {
        if (value == this.value) {  //说明找到就是该节点
            return this;
        } else if (value < this.value) {
            //如果左子节点为空  说明查找的节点不存在
            if (this.left == null) {
                return null;
            }
            return this.left.search(value);
        } else {
            if (this.right == null) {
                return null;
            }
            return this.right.search(value);
        }
    }

    //查找要删除节点的父节点
    public Node searchParent(int value) {
        if ((this.left != null && this.left.value == value) ||
                (this.right != null && this.right.value == value)) {
            return this;
        } else {
            //如果查找的值小于当前节点的值,并且当前节点的左子节点不为空
            if (value < this.value && this.left != null) {
                return this.left.searchParent(value);
            } else if (value >= this.value && this.right != null) {
                return this.right.searchParent(value);
            } else {
                return null;
            }
        }
    }

    //添加节点方法
    //递归的形式添加节点，注意需要满足二叉排序树的要求
    public void add(Node node) {
        if (node == null) {
            return;
        }

        //判断传入的节点的值，和当前子树的节点的值的关系
        if (node.value < this.value) {
            //如果当前节点左子节点为null
            if (this.left == null) {
                this.left = node;
            } else {
                //递归的向左子树添加
                this.left.add(node);
            }
        } else {//添加的节点的值大于当前节点的值
            if (this.right == null) {
                this.right = node;
            } else {
                //递归的向右子树添加
                this.right.add(node);
            }
        }
    }

    //中序遍历二叉树
    public void indexOrder() {
        if (this.left != null) {
            this.left.indexOrder();
        }
        System.out.println(this);
        if (this.right != null) {
            this.right.indexOrder();
        }
    }
}
